一.产品简介 哔哩哔哩(英文名称:bilibili,简称B站)是国内知名的弹幕视频分享站,也是国内领先的年轻人文化社区 二.用户需求分析 (一)目标用户 根据百度指数,bilibili的主要用户遍布沿海地区一二线城市及少数中部城市,年龄区间在0-29岁的男性青少年.青年,其中0-19岁用户为绝对主力. 目标用户的兴趣分布较均匀,其中游戏.家电数码.体育健身的人群占比较高,接近75%. Bilibili作为视频分发平台,可以简单将目标用户划分为: ①up主:通过搬运/自产视频上传至平台供大家观看来

目录 项目介绍和源码: 拿来即用的bootstrap模板: 服务器SSH服务配置与python中paramiko的使用: 用户登陆与session; 最简单的实践之修改服务器时间: 查看和修改服务器配置与数据库的路由: 基于websocket的实时日志实现: 查看服务器中的日志与前端的datatable的利用: 重启服务器进程. 前言   这篇文章给出了网站的用户登陆模块,用户登录模块的网站后台实现主要通过Django权限系统auth来实现,相关逻辑可与参考这篇文章.作为一个网站新手,前后端交互

国庆期间想要统计一下bilibili网站的在线人数变化,写了一个简单的爬虫程序.主要是对https://api.bilibili.com/x/web-interface/online返回的参数进行分析,获取在线人数对应位置.程序关键点在于requests模块的使用. 具体步骤 1.网页中寻找数据元素对应接口 2.设置代理库 3.请求接口,json读取数据,获得当前在线人数 4.10次求平均 5.配置定时任务,每分钟执行一次 6.excel导出图表 最终结果 # !/usr/bin/env pyt

前几天视频弹幕网站哔哩哔哩(以下简称"B站"),正式登陆纳斯达克,股票代码"BILI".当日其CEOC兼董事长陈睿在B站的账号上传了上市视频. 打开视频,满眼"见证历史","合影留念"的弹幕. 就连陈睿都感叹说,感觉就像我自己的公司上市了一样.不禁让人不得不感慨B站用户的认同感为何会这么强? 说到B站用户的认同感强这个话题,我们不妨先来看看除了B站高管以外,都是谁出现在了上市现场--同行的有8位UP主,涉及游戏.动漫.舞蹈.音

本文是<iOS Wow Factor:Apps and UX Design Techniques for iPhone and iPad>第三章译文精选,其余章节将陆续放出.上一篇:Wow体验 - 第二章 - iOS用户体验解析(2) 关于本套译文分享的详情及目录结构,请参考iOS Wow体验 - 译文分享说明. 全文由C7210自发翻译(编译),并首发于Beforweb.com,如需转载,请注明译者及出处信息.英文原书版权由Apress所有,中文引进版的版权由相关出版社所有. 在前两章当中,

最近在一直在搞M站,也就是移动web站点.由于是第一次,也遇到了很多问题,所以把最近了解到的东西总结总结.聊一聊什么是移动M站,它有啥作用和优势. 也有人会问,M站和APP有什么不同? 1. APP 直接在用户的移动设备上,曝光率相对较高. 而M站需打开浏览器,输入地址才能访问,所以曝光率相对较低. 2. M站的推广的渠道相比移动APP,渠道较多,方便追踪用户来源,流量入口等,方便以后的活动推广和数据分析. 3. M站用户无需安装,输入URL即可访问,而APP需要下载安装. 4. M站能够快速的

用户识别APP项目开发计划书        项目介绍: 用户识别APP,通过在有限时间内引导用户A交互,提取用户的行为特征,然后将APP交给用户X(可能是A也可能是陌生人),在1分钟内引导X交互,判断X是A本人还是陌生人.     业务场景: 智能手机越来越普及,只要带着手机,购物.付款.转账得心应手,但安全问题也随之而来.为了保证安全,很多APP要求用户设置复杂密码,而且建议为不同APP设置不同的密码,着实考验记忆力.而且口令.手势密码一旦泄露,任何人都可以登录,也存在安全隐患. 但是人体有很

应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别 摘要 本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.

电商总结(五)移动M站建设   最近在一直在搞M站,也就是移动web站点.由于是第一次,也遇到了很多问题,所以把最近了解到的东西总结总结.聊一聊什么是移动M站,它有啥作用和优势. 也有人会问,M站和APP有什么不同? 1. APP 直接在用户的移动设备上,曝光率相对较高. 而M站需打开浏览器,输入地址才能访问,所以曝光率相对较低. 2. M站的推广的渠道相比移动APP,渠道较多,方便追踪用户来源,流量入口等,方便以后的活动推广和数据分析. 3. M站用户无需安装,输入URL即可访问,而APP需要

来自B站官方的消息显示,B站在近期也将推出"基友号"功能,功能的内容是通话免费,考虑到这类互联网套餐都是中国联通在运营,因此在内容上可能也会效仿腾讯大王卡实现免费通话. 目前,B站卡分为22/33以及小电视卡三类,而22卡的最低起跳月租就是22元,因此该"基友号"功能可能会向所有B站用户开放. 网友:然而我认识的人没有一个用b卡的. 日前腾讯大王卡正式上线了"亲情号"功能,只要双方用户均为王卡,大王/天王卡用户都可以实现单向通话免费,最主要的是该

Mirror产品概述 Mirror是专为金融行业设计的全面用户画像管理系统.该系统基于星环多年来为多个金融企业客户构建用户画像的经验,深入契合业务需求,实现对用户全方位全维度的刻画.Mirror内置银行业和证券业的用户画像模板,同时在技术上继承了Transwarp Data Hub大数据平台的优势,能够快速在全量数据上进行计算和提供查询.同时,Mirror采用了灵活的接口设计,可以方便地进行二次开发和对接其它应用. Mirror产品特点 构造金融客户的信息生态系统,支持跨业务,跨产品的精准客户群

用户模型简介 知乎 AI 用户模型服务于知乎两亿多用户,主要为首页.推荐.广告.知识服务.想法.关注页等业务场景提供数据和服务, 例如首页个性化 Feed 的召回和排序.相关回答等用到的用户长期兴趣特征,问题路由.回答排序中用到的 TPR「作者创作权威度」,广告定向投放用到的基础属性等. 主要功能 提供的数据和功能主要有: 用户兴趣:长期兴趣.实时兴趣.分类兴趣.话题兴趣.keyword 兴趣.作者创作权威度等, 用户 Embedding 表示:最近邻用户.人群划分.特定用户圈定等, 用户社交属

Google Analytics for Firebase Google Analytics for Firebase 是一款免费的应用评估解决方案,可提供关于应用使用和用户互动情况的数据分析.Firebase 的核心是 Google Analytics for Firebase:一项无限制的免费分析解决方案.Analytics 与各种 Firebase 功能进行了集成,可以针对多达 500 种不同类型的事件(您可以利用 Firebase SDK 定义这些事件)向您提供无限多的报告.Analyt

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 本文篇幅较长,分为五部分,在中间部分有关于心理分析工具的介绍,案例分散在第二部分和第五部分,大家在阅读的时候可以跳过"心理分析工具"部分,直接去看案例,如有不明白的地方,再回去查看理论基础,这样也会提升阅读效率. 现今互联网界,不管是研发.产品.设计,还是市场或运营,用户画像这个概念被炒得相当的火.如何构建用户画像的方法论可谓是汗牛充栋,但鲜有能

原文:How To Secure iOS User Data: The Keychain and Touch ID 作者:Tim Mitra 译者:kmyhy 更新说明:本教程由 Tim Mitra 升级至 Xcode 8.3.2 和 Swift 3.1.原文作者 Time Mitra. 用登录窗口来保护 app 对于保护用户数据来说是非常好的做法--你可以使用 iOS 中内置的 Keychain 来保证他们的数据安全.苹果也还通过 Touch ID 提供另外一层保护,这个功能从 iPhone

原文来自:博客园(华夏35度)http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang 作者:Orisun 特征组合   x1年龄 x2北京 x3上海 x4深圳 x5男 x6女 用户1 23 1 0 0 1 0 用户2 31 0 0 1 0 1 如上例特征X有6个维度,年龄是连续值,城市和性别用one-hot表示,假设我们用最简单的线性拟合来预测y值. $\hat{y}=w_0+\sum_{i=1}^n{w_ix_i}$ 实际中“北京的男性用户”.“上海的女性用户”这种组合特征可

自从学习了爬虫,就想在B站爬取点什么数据,最近看到一些个up主涨粉很快,于是对up主的粉丝数量产生了好奇,所以就有了标题~ 首先,我天真的以为通过up主个人空间的地址就能爬到 https://space.bilibili.com/137952 但事与愿违,给这个地址发送请求返回来的并不是我们想要的页面数据,而是一个类似于要求用户更换浏览器的错误页面 我们可以使用postman来模拟发送这个请求 响应的页面就是这个 <!DOCTYPE html> <html> <head>

记得14年开始做用户画像的时候,对于用户画像完全没有概念,以为是要画一幅幅图画,经过两年多的学习和理解,渐渐的总结出了一些方法和技巧,在这里就通过4个W英文字母开头和1个H英文字母开头的单词和大家分享一下我关于用户画像的理解.   本文框架 一.什么是用户画像(What) 用户画像最早是由交互设计之父Alan Cooper提出persona逐渐演化而来的,他最早提出persona的概念: Personas are a concrete representation of target users

用户表字段信息: 1.查出前1000位用户的用户名,关注数和粉丝数. 2.查询关注数大于100的用户的用户名和关注数. 3.查询粉丝数大于100的用户的用户名,粉丝数. 4.查询id为1000的用户的用户名. 5.查询性别为女的用户的用户名. select name,sex from bilibili_user where sex="'女'"; 6.查询性别为男的用户的用户名. select name,sex from bilibili_user where sex="'男'

1. 背景 关于这个数据集,在这个挑战中,您将获得一个用户列表以及他们的人口统计数据.web会话记录和一些汇总统计信息.您被要求预测新用户的第一个预订目的地将是哪个国家.这个数据集中的所有用户都来自美国. 目的地国家有12种可能的结果:"US"."FR"."CA"."GB"."ES"."IT"."PT"."NL"."DE".&q

本文将介绍Alibaba发表在KDD'19 的论文<Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction>.文章针对长序列用户行为建模的问题从线上系统和算法两方面进行改进,已经成功部署在阿里巴巴的广告系统. 使用深度学习对用户兴趣建模在离线评估阶段带来了显著提升,但是在线部署时面对大量的流量请求难以实时推理,尤其是在对长序列用户行为数据,系统的延时和存储代价几乎是随着行为长度线性